通过这门 100% 在线的大学课程，您将掌握使用生成人工智能模型的最先进的入侵防御技术”

联合国的一份新报告强调，全球 68% 的公司报告称近几个月网络攻击有所增加。攻击频率和复杂程度的增加已经超出了传统网络安全解决方案的能力。在此背景下，生成人工智能通过生成模拟攻击的合成数据并提高入侵检测系统的准确性，提供了显著的优势。因此，专业人员应用生成对抗网络等生成模型来优化网络防御非常重要。

考虑到这一点，TECH 推出了一门使用生成式人工智能模型进行入侵检测与预防的开创性大学课程。该学术课程由该领域的知名专家设计，将深入研究使用生成技术重现攻击场景、使用 Gemini 检测网络异常以及用于入侵防御的先进大数据技术等领域。通过这种方式，学生将获得使用生成人工智能模型设计和实施入侵检测和预防的高级解决方案所需的技能。

另一方面，TECH创造了100％在线的学术环境。这样，专家将能够单独管理他们的日程安排和评估时间表。还实施了颠覆性Relearning方法，基于关键概念的重复，以最佳方式巩固知识。由此，专家将享受到动态且愉快的沉浸式体验，从而有助于最大限度地提高他们日常工作的质量。从这个意义上说，学生们需要的就是一台可以连接互联网的电子设备来访问虚拟校园。在这个平台上，可以访问一个拥有丰富多媒体支持的图书馆，例如解释性视频、交互式摘要和专业读物。 

您将深入研究如何使用生成人工智能来实现准确检测威胁的创新解决方案”

这个使用生成式人工智能模型进行入侵检测与预防大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况
• 这门课程的内容图文并茂示意性强,实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 特别强调创新的方法论 
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

您将深入研究智能系统的开发，以确保其有效性和对新兴网络威胁的适应性”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。 

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。 

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。  

您将专门使用最先进的生成模型模拟网络攻击"

以自己的速度：这个大学课程采用的Relearning方法将使你能够以自主和渐进的方式学习。 按自己的节奏！"

该学术课程将深入探讨各种主题，包括使用 Gemini 进行网络异常检测、生成模型在攻击模拟中的应用以及最复杂的clustering技术。通过这种方式，学生将能够开发和实施先进的人工智能模型，以实时检测入侵，创建主动防御系统，并预测网络上的恶意行为。

您将使用准确度指标来微调和改进入侵检测系统”

模块 1. 使用生成性人工智能模型进行入侵检测与防御

1.1. IDS/IPS 系统基础知识和人工智能的作用

1.1.1. IDS和IPS系统的定义和基本原理
1.1.2. 主要 IDS/IPS 类型和配置
1.1.3. 人工智能对检测和预防系统发展的贡献

1.2. 使用 Gemini 进行网络异常检测

1.2.1. 网络流量异常概念和类型
1.2.2. 用于网络数据分析的 Gemini 功能
1.2.3. 异常检测在入侵预防中的优势

1.3. 双子座和入侵模式的识别

1.3.1. 入侵模式识别与分类原则
1.3.2. 人工智能技术在威胁模式检测中的应用
1.3.3. 网络安全中的模式和异常行为类型

1.4. 生成模型在攻击模拟中的应用

1.4.1. 人工智能生成模型基础
1.4.2. 使用生成模型重现攻击场景
1.4.3. 使用生成人工智能进行攻击模拟的优势与局限性

1.5. Clustering并使用 人工智能进行事件分类

1.5.1. 入侵检测中的clustering和分类基础知识
1.5.2. 网络安全中常见的clustering算法
1.5.3. 人工智能在改进事件分类方法中的作用

1.6. 行为分析中的Gemini

1.6.1. 用户和设备分析概念
1.6.2. 生成模型在个人资料创建中的应用
1.6.3. 行为配置文件在威胁检测中的优势

1.7. 入侵防御的大数据分析

1.7.1. 大数据在安全模式检测中的重要性
1.7.2. 网络安全中的大数据处理方法
1.7.3. 人工智能在大数据分析与预防中的应用

1.8. 利用人工智能进行数据缩减和相关特征选择

1.8.1. 大数据降维原理
1.8.2. 特征选择以提高人工智能分析效率
1.8.3. 网络安全中应用的数据缩减技术

1.9. 评估入侵检测中的人工智能模型

1.9.1. 网络安全中人工智能模型的评估标准
1.9.2. 模型性能和准确率指标
1.9.3. 人工智能中不断验证和评估的重要性

1.10. 生成人工智能入侵检测系统的实现

1.10.1. 实施入侵检测系统的基础知识
1.10.2. 将生成人工智能集成到 IDS/IPS 系统中
1.10.3. 基于人工智能的系统配置和维护的关键方面

通过视频，互动摘要或评估测试进行学习你可以快速愉快地学习所有知识"